인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
초록·키워드
키워드 추출은 연구 내용을 요약하고 관련 문헌을 검색하는 데 중요한 도구이다. 기술의 빠른 발전과 전문화로 연구 문서의 범위와 깊이가 확장되면서 키워드 추출은 연구의 핵심 주제 식별에 필수적 고려 요소이다. 그러나 기존 키워드 추출 방식만으로는 연구 내용의 전체적인 맥락과 복잡성을 완전히 이해하기 어려우며, 특히 전문 지식이 없는 이용자들에게는 추출된 키워드의 정확성과 관련성을 판단하기 어렵다. 이에 본 논문은 LLM(Large Language Model)을 활용한 프롬프트 기반 접근으로 키워드의 속성값을 고려한 정제방법론을 제안한다. 특히, 키워드에 속성값과 부연 설명을 추가하여 키워드의 정확성과 중요성을 의도, 역할, 구성측면에서 분석하여 키워드 정제과정에서 어떻게 작용하는지 실험을 통해 검증하였다. 연구 결과, 이 방법은 기존 방식보다 키워드의 정확성과 관련성을 높여 연구 내용을 더욱 잘 파악하고 요약하는데 큰 효과를 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
